Ядерная математика

[vlkamov.livejournal.com]

538 последняя китайская новость:

В Китае началась работа прототипа вычислительной машины эксафлопсного класса, относящейся к следующему поколению суперкомпьютеров.

Еще в прошлом тысячелетии суперкомпьютеры состояли из десятков тысяч процессоров. в этом наверняка больше ста тысяч будет.

Вместе с тем и отдельные процессора тоже стали существенно многоядерными. Но и это не все, там внутри всякие потоки, конвейеры, спекулятивное исполнение. А еще кэши в три наката и всякое такое, что, увеличивая количество вентилей в разы, позволяет слегка повысить производительность всего чипа в целом.

Вместе с тем, будучи пользователем однопроцессорной машины, я не вижу у себя задач, которые без всяких конвейеров нельзя было бы разложить по тысяче менее сложных ядер. Более того, графический процессор так и сделан. И это работает. Да так, что для особо тяжелых задач охотно используют именно GPU. Наверное, при желании можно программными средствами заставить тысячу ядер всеми этими спекуляциями заниматься. Но, повторяю, не вижу в этом необходимости.

И еще более того, вот этот экзафлопный, сколько бы конвейеров какой бы длины ни было в каждом отдельном процессоре, снаружи все равно - отдельный процессор и большую задачу придется распределять между ними более -менее равномерно.

Вот объясните нам, блондинам, какие вообще задачи (кроме маркетинговых, конечно) требуют непременно очень сложных процессоров. И отдельно: какие задачи для персонального компьютера реально требуют сложных процессоров, а не массива простых ядер.

Comments

[agordian.livejournal.com]

Массив простых ядер как раз технологически более сложная сущность. Возникает море проблем с синхронизацией, с доступом к общей памяти и т.п.

Задач, которые нельзя ОПТИМАЛЬНО разложить на матрицу простеньких вычислительных ядер, масса. Это все задачи, завязанные на время. Если результат следующего шага вычислений зависит от предыдущего, на матрицу такой алгоритм ляжет только в виде конвейера. К слову, конвейер - вполне себе способ параллельных вычислений, условно говоря, "параллелизм по времени", а не по пространству. Матричный вычислитель однозначно хорош только там, где можно разбить задачу на кусочки, независимые друг от друга по данным. Например, тупой пересчет единичного кадра. Но вот от кадра к кадру - опять тот самый конвейер.

Сложность нынешних процессоров обусловлена в первую очередь задачей совместимости с массивом софта, разработанного со времен царя гороха.

[vlkamov.livejournal.com]

> Массив простых ядер как раз технологически более сложная сущность.

100 тысяч "сложных" процессоров точно так же.

[alj868.livejournal.com]

Вовсе нет; они не имеют этих ужасных проблем с иерархиями памяти, и программировать их легче, и ПО существует, на языке Фортран.

Надо решить там задачи технические, типа надёжности и масштабируемости параллельных библиотек и планировщиков заданий. Это все мидлваре и как таковое фортрновскоп ПО затрагивает в минимальной степени.

А для ГПУ надо все все переписывать на голимом ассемблере.